물은 지구상의 생물들이 살아가는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 심각한 물 부족 현상이 가난한 지역에 사는 사람들 특히 전세계에서 가장 가난한 아프리카의 시골지역에서 사는 사람들에게 더 큰 문제라는 것을 주목할 필요가 있다. 브룬디는 바로 그런 위험 군에 속하는 나라이다. 본 연구는 아프리카 브룬디의 Kibira 국립공원 인근 7개 지역의 현재와 미래의 물 수요를 예측하였다. 잠재적인 물 수요 군을 일반가정, 가축, 농업부문 및 산업부문으로 나누어 물 수요를 예측하였는데, 이들 지역의 물 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예측되었다. 농업생산에 필요한 물의 양은 2020년에는 연간 $288,779,060m^3$, 2050년에는 연간 $306,018,348m^3$로 증가하면서, Kibira 국립공원 인근 지역의 경우 농업부분에서 물 수요가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보인다. 하지만 차 재배가 주 산업인 Muruta와 Bukeye의 경우 2050년 차 산업과 관련된 물 수요가 가장 많은 것으로 나타났다. 따라서 이용 가능한 수자원의 양이 Kibira국립공원 주변 지역의 발전에 가장 큰 영향을 미치는 변수가 될 것으로 보인다. 현재의 수자원 규모는 이들 7개 지역의 미래 물 수요를 충족할 수 없는 것으로 판단되며, 수자원 확보를 위한 필요한 대책을 강구하여야 한다.
부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 평양 및 백두산 관광 등 남북한의 교류에서 발생하는 항공여객과 항공물동량 수요를 예측함으로써 향후 남북한간 교류협력 활성화시 원활한 항공교통서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 있다. 본 연구에서는 남북한간 교류협력 시나리오의 전개에 따라 항공수요가 획기적으로 도약할 수 있는 상황을 상정하고, 기술적으로는 회귀분석의 툴을 적용하였다. 회귀분석을 통해 전체 교류인원을 예측한 후 전체 교류인원에 대한 항공교통의 비중을 적용하여 항공여객 수요를 예측하였다. 또한, 예측된 항공여객 수요로부터 추정한 항공물동량을 포함하여 공항 및 노선별 항공편을 예측하였다.
인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.
최근까지 물 부족을 해소하기 위한 방법으로 용수공급 확대만이 유일한 방법인 양 인식하여 왔다. 그러나 최근에 이르러 우리나라는 가용 수자원의 부족, 댐 개발 적지의 고갈, 지역주민의 집단반발 등으로 용수원의 적기확보가 난관에 봉착하고 있다. 갈수록 어려워지는 용수원 확보로, 급증하는 용수수요를 어떻게 충족시킬 것인가에 대한 진지한 논의가 필요한 시점인 것이다. 수자원의 확보가 심각한 사회문제로 대두되고 있고 물 부족 사태가 언제 올지 모르는 시점에서 앞으로의 용수수요에 대한 추정이 맞지 않고 용수량을 과다측정 또는 과소 측정하는 가장 큰 이유 중의 하나가 과거로부터 축적된 데이터의 부족이라 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 기존까지의 용수수요예측에 관한 연구는 부분적인 연구결과만 있을 뿐 전반적인 이론 및 기법에 관한 정립이 되어 있지 않은 실정이다. 용수수급의 효율화는 수요측면과 공급측면을 조화롭게 운용함으로서 가능해지는 것으로 용수수요를 정확하고 신속하게 예측하는 것은 용수공급능력의 확대와 동일한 효과를 나타낸다. 그러나 인구, 생활양식, 문화수준, 산업구조, 용수요금, 소득, 기후조건 등 각종 요인을 종합적으로 분석하여 장래의 용수수요예측을 한다는 것은 현 기술 상태에서 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 금강유역을 시범유역을 선정하여 금강유역내의 용수수급현황을 직접 현장조사를 통해 파악하고, 현재 용수수급현황 파악에 있어서의 문제점과 향후 체계적이고 정확한 용수수급현황 파악을 위한 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 주요 생활용수, 공업용수 취수장을 직접 방문하여 용수사용실태를 조사함은 물론 금강홍수통제소에서 운영하고 있는 하천유수사용실적 관리시스템의 필요성과 문제점을 동시에 분석해보았다. 더 나아가 지속적인 용수사용실태를 조사하여 표준권역별로 물이용 지표화를 제시함으로써 향후 용수사용실태 분석시 효율성을 극대화 시키는 방안을 제시한다면 용수수요추정 오류에 따른 부작용을 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
LNG는 인천항의 대표적인 수입화물로 인천항 전체 물동량 증감에 기여도가 상대적으로 높은 편이다. 또한, 국가적 차원에서도 LNG는 도시가스 및 전력발전에 필요한 핵심 자원으로 시장 수요의 변동 요인에 대한 분석과 적합한 수요예측모델의 구축은 LNG 기반 발전 계획 및 국가전력수급기본계획 수립 등에 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구들에서 다뤄지는 거시적 연간 자료를 통한 예측과 달리, LNG 운반선이 하역하는 주간별 물동량을 대상으로 주기성을 파악하고, 대내외 변동요인과의 상관관계를 분석한다. LNG 수요 변동요인으로는 주간 데이터의 계절성, 최대전력, 전력 공급예비력 등 전력 수급 데이터 등을 고려하였다. 또한 LNG 수요를 예측하기 위해 자료의 특성을 고려하여 주간단위별 LNG 물동량을 종속변수로 한 시계열 예측과 인공신경망 모형을 통한 예측 후 예측치에 대한 적합성을 검증 및 실적-추정치 간 오차비교를 통해 최적모형을 도출하고자 한다.
본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.
본 연구의 목적은 기후변화를 고려하여 한강유역의 미래 물부족 정도를 평가하는 것이다. 하지만 미래 기후변화의 영향을 평가한다는 것은 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 그만큼 예측이 어려운 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 미래에 예상되는 기후변화와 물수요 시나리오를 바탕으로 기후변화-물수요 시나리오를 구성하였고 각 시나리오에 대한 불확실성의 범위 내에서 미래 이수부문의 수자원평가를 실시하였다. 이를 위해 기후변화 시나리오는 RegCM3 기후모형의 A2 시나리오에 의해 모의된 90년(2001-2090년)의 기상자료의 50 Set을 이용하여 SLURP 강우-유출 모형으로 50 Set의 일유출량 계열을 작성하였다. 또한 물수요 시나리오는 수자원장기종합계획 보완(2006, 건설교통부)의 물수요 시나리오를 바탕으로 고수요, 기준수요, 저수요의 3개 시나리오를 구성하였다. 따라서, 기후변화-물수요 시나리오는 150개 case로서 구성되며 물 수지 기반의 수자원평 가계획모형(K-WEAP)에 의해 미래 기간에 대한 물 부족량을 검토하였다. 검토 결과 미래에 한강유역의 물 부족량은 장기적으로 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 한강유역의 소유역별 물부족량을 검토한 결과 특정 소유역에서 물 부족이 가중되고 장기적으로 한강유역 전체로 물부족이 예상되는 소유역이 증가함을 확인할 수 있었다.
COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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